« Une hypothèse est un handicap ».

Un éditorial paru dans Genome Biology, une revue scientifique à accès libre, intitulé « Une hypothèse est un handicap ».

Les auteurs, Itai Yanai et Martin Lercher, ont écrit l’explication la plus claire sur la différence entre la « pensée du jour », où vous avez une hypothèse spécifique que vous voulez tester et déterminer si elle est vraie, et la « pensée de la nuit« , où vous explorez avec un esprit ouvert ce qui est important et non évident, et qui pourrait être juste là à la vue de tous. C’est une leçon importante sur le pouvoir de pouvoir dire : « Je ne sais pas ce que je cherche, ou ce que j’essaie d’accomplir – je ne fais qu’explorer« . Et, inversement, le coût immense mais non articulé de ne pas pouvoir le dire.

Aujourd’hui, profitez donc de cette importante leçon – je l’ai copiée textuellement ici, mais vous pouvez lire l’article original de Yanai & Lercher sur la page du journal en libre accès ici ou en PDF ici:

Il y a un coût caché à avoir une hypothèse. Il découle de la relation entre la science de la nuit et la science du jour, deux modes d’activité très distincts dans lesquels les idées scientifiques sont respectivement générées et testées. Avec une hypothèse en main, les forces impressionnantes de la science du jour sont libérées, nous guidant dans la conception des tests, l’estimation des paramètres, et le rejet de l’hypothèse si elle échoue aux tests. Mais lorsque nous analysons les résultats d’une expérience, notre concentration mentale sur une hypothèse spécifique peut nous empêcher d’explorer d’autres aspects des données, nous rendant ainsi aveugles à de nouvelles idées. Une hypothèse devient alors un handicap pour toute exploration scientifique nocturne. Les limites correspondantes à notre créativité, que nous nous imposons dans la recherche fondée sur des hypothèses, sont particulièrement préoccupantes dans le contexte des ensembles de données biologiques modernes, qui sont souvent vastes et susceptibles de contenir des indices sur de multiples découvertes distinctes et potentiellement passionnantes. La science nocturne a sa propre responsabilité, mais elle génère de nombreuses relations erronées et de fausses hypothèses. Heureusement, elles sont exposées à la lumière de la science du jour, soulignant la complémentarité des deux modes, où chacun surmonte les défauts de l’autre.

(…)

Tous ceux qui errent ne sont pas perdus

Nous acquérons généralement des données dans le but exprès de vérifier une hypothèse spécifique. Mais comme nous l’avons vu avec l’expérience sur les gorilles, il est probable que nous manquions d’autres phénomènes intéressants dès que nous sommes en mode mental de vérification d’une hypothèse. Pour en tenir compte, nous devons consciemment adopter un état d’esprit différent, celui de l’exploration, où nous examinons les données sous le plus grand nombre d’angles possible. Dans ce mode, nous adoptons une sorte de jeu avec les données, en comparant tout à tout le reste. Nous devenons des explorateurs, construisant une carte des données au fur et à mesure que nous partons dans une direction, changeant de direction à la croisée des chemins et trébuchant dans des régions imprévues. La science nocturne est essentiellement une attitude qui nous encourage à explorer et à spéculer. Nous nous demandons : qu’est-ce qui pourrait se cacher ici ? Comment l’attirer ? La science nocturne peut se produire lorsque nous sommes le plus détendus, comme lorsque Friedrich Kekulé a rêvé dans la cheminée de son bureau un soir de 1862, jusqu’à ce que son esprit forme l’image d’un serpent moléculaire se mordant la queue, image qu’il a immédiatement convertie en hypothèse de la structure annulaire du benzène. Cependant, la science nocturne requiert le plus souvent l’état d’activité mentale le plus aigu : il faut non seulement établir des connexions là où il n’y en avait pas auparavant, mais aussi contraster tout modèle observé sur un fond mental élaboré qui représente l’attendu. Pour voir la découverte dans notre expérience sur les gorilles, il suffisait d’avoir une certaine notion de l’apparence des primates. Mais lorsque l’on s’aventure aux limites des connaissances scientifiques, il faut une connaissance approfondie d’un domaine pour pouvoir reconnaître un modèle ou le considérer comme surprenant. Les scientifiques qui examinent un ensemble de données donné le font sur la base de connaissances et d’attentes subtilement différentes, ce qui peut mettre en évidence des modèles différents. Regarder n’est pas la même chose que voir, après tout, et c’est peut-être la raison pour laquelle certains d’entre nous peuvent trébucher sur des découvertes dans des données que d’autres ont déjà analysées.

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Continuer à explorer et à poursuivre

Une chose que nous avons apprise au cours de décennies d’analyse exploratoire des données : ne pas donner sur un ensemble de données. S’il ne soutient pas votre hypothèse de départ, il contient probablement des indices de phénomènes alternatifs, peut-être même plus intéressants. Et si les données soutiennent votre hypothèse de départ, continuez à explorer au-delà. Si l’ensemble de données a été bien conçu et assemblé, il est probable que d’autres découvertes seront faites. On ne peut pas s’attendre à ce qu’elles apparaissent après un premier coup d’œil. Il faudra du temps pour les mettre en évidence. Ce n’est pas très apprécié, mais la vérité est que l’on ne finit jamais vraiment d’analyser un ensemble de données. Vous décidez simplement de vous arrêter et de passer à autre chose à un moment donné, en laissant certaines choses non découvertes. Comme la science de la nuit exige un état hautement créatif, il n’est pas surprenant que ce processus reflète la situation des arts telle que décrite par le poète Paul Valéry en 1933 : « un ouvrage n’est jamais achevé . Conformément au principe de cet article, nous avons bien sûr dû explorer notre propre ensemble de données d’expériences sur les gorilles au-delà de notre hypothèse de départ, à savoir que les hypothèses peuvent empêcher les découvertes. Nous avons en effet trouvé des indices sur autre chose : les hypothèses peuvent aussi vous amener à faire remonter vos données prématurément. Les étudiants qui avaient une hypothèse à tester avaient plus de deux fois plus de chances de ne même pas tenter l’exercice ou d’abandonner après les premières étapes. Bien que cette différence ne soit pas statistiquement significative (rapport de cotes = 2,15,P=0,21,N= 44, test exact de Fisher), elle suggère de poursuivre les expériences scientifiques de jour. Peut-être que cela permettra à nos étudiants de rester motivés par les sciences en leur offrant davantage de possibilités d’exploration et de découverte des données. En résumé, gardez l’esprit ouvert lorsque vous travaillez avec des données. Pensez à la dimension particulière de votre ensemble de données et étudiez les variations entre celles-ci. En vous demandant quelles autres dimensions pourraient être intégrées pour expliquer la variation observée, vous vous positionnez en vue d’une découverte. Laissez libre cours à vos fantasmes pour générer des classes d’hypothétiques qui laisseraient des traces dans les données, car des gorilles pourraient s’y cacher.

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